Data Management
Daten effektiv & effizient nutzbar machen
Eine effektive Datenverwaltung bildet die Grundlage für erfolgreiche Projekte. Eine langfristige Data Management-Strategie zielt darauf ab, Daten auf eine sichere, effiziente und kosteneffektive Weise zu sammeln, zu speichern sowie zu nutzen.
Lassen Sie sich bei Ihren vielfältigen Unternehmensdaten von unserem qualifizierten Data Science-Team unterstützen und ebnen Sie so Ihren Weg für eine datengetriebene Organisation.
- Big Data & Data Management
- Zertifizierte Data Scienctist:innen
- Datengetrieben Entscheidungen treffen
- Data Lakes & Date Warehouse
- Einsatz neuester Tools & Methoden
Unser Data-Experte
Dr. Daniel Schlitt
ist für Sie da!
Unsere Leistungen im Bereich Data Management
Implementierung einer Data Management-Struktur
Auf Basis Ihrer Anforderungen erarbeiten wir eine individuelle Data Management-Architektur,
die komplett automatisiert und vollkommen auf Ihr Unternehmen sowie Ihre Prozesse ausgerichtet ist.
- Konzeption & Aufbau einer individuellen Data Management-Struktur
- Daten-Extraktion aus verschiedensten Quellsystemen
- Erstellung eines Data Lakes zur Ansammlung Ihrer Daten
- Aufbereitung der Daten durch moderne Konzepte
- Transformation & Speicherung der Daten in einem Data Warehouse
Ihre Vorteile durch Data Management
Eine Datenmanagement-Struktur kann dazu beitragen, die Qualität, Konsistenz und Genauigkeit von Daten zu verbessern, was die Effektivität und Effizienz von Geschäftsprozessen erhöht.
Darüber sorgt ein strukturiertes Datenmanagement für eine einfachere Entscheidungsfindung, indem es die Fähigkeit Ihres Unternehmens erhöht, genaue und aktuelle Informationen schnell abzurufen sowie analysieren zu können.
Eine einheitliche Datenstruktur und -organisation erleichtert außerdem die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und verbessert die Zusammenarbeit in Ihren Abteilungen.
Verbesserte
Datenqualität
Durch eine sorgfältige Datenerfassung, -bereinigung und -pflege im Rahmen des Data Managements können Sie sicherstellen, dass Ihre Daten genau, aktuell und vollständig sind.
Effizientere
Datenverarbeitung
Sie können Ihre Daten effizienter organisieren und verarbeiten. Dies hilft Ihnen dabei, Arbeitsabläufe zu optimieren und Zeit sowie Ressourcen zu sparen.
Optimierung von
Entscheidungen
Durch das Verständnis von Trends und Mustern in den Daten können Sie wertvolle Einblicke gewinnen, Entscheidungen datengetrieben treffen und Geschäftsstrategien optimieren.
Reduktion von
Datenrisiken
Sie reduzieren das Risiko von Datenlecks und Compliance-Verstößen. Eine sorgfältige Datenarchivierung und -löschung kann außerdem dazu beitragen, die Datenintegrität und -sicherheit zu gewährleisten.
Nachhaltige
Kundenbeziehungen
Durch die Einblicke in Ihre Daten können Sie die Bedürfnisse und Vorlieben Ihrer Kunden besser verstehen und ihnen personalisierte Erfahrungen bieten.
Data Management – Ablauf & Datenspeicherung
Extract Transform Load (ETL) – Extraktion von Daten unterschiedlicher Quellen
Als ETL-Prozess bezeichnet man das Extrahieren von Daten aus verschiedensten Quellsystemen; egal ob ERP-Systeme, Datenbanken oder klassische Excel-Sheets und die darauffolgende Transformation und Speicherung dieser Daten in einem Data Warehouse.
Moderne Konzepte wie Extract Load Transform (ELT) ermöglichen darüber hinaus nahezu alle Daten im Rohformat zu persistieren – und sie anschließend nutzer- bzw. analysegerecht bereitzustellen. Nutzen Sie unser Know-how, um Ihre Daten professionell aufzubereiten und Datenpipelines zu erstellen, die ein automatisiertes Streaming in Zielsysteme ermöglichen.
Data Lake – Speicherung von ungefilterten Daten in unstrukturierter Form
Durch den ELT-Prozess wird dem Data Lake die Tür geöffnet:
Ein Data-Lake, auch bekannt als "Datensee", ist ein Datenspeicher, der nach dem Prinzip eines Reservoirs funktioniert. Alle verfügbaren Daten werden ungefiltert und in unstrukturierter Form gespeichert und können jederzeit nach Bedarf genutzt werden. Der Zugang zum Data Lake ist einfach und erfordert kein spezielles Wissen, um neue Daten hinzuzufügen oder zu bearbeiten.
Data Warehouse – Speicherung von aggregierten, analysegerechten Daten
Das Data Warehouse ist das Gegenteil des Data Lakes und bietet gefilterte und organisierte Informationen an. Bei dieser Art der Speicherung können wir direkt auf Umsatzdaten, Zeitreihen und andere strukturierte Informationen zugreifen, ohne zusätzliche Arbeit leisten zu müssen.
Beim Einspeisen der Daten ist der Aufwand für die Aufbereitung der Daten hoch, was Änderungen an Datenstrukturen oder die Integration neuer Datenquellen schwierig macht. Aufgrund des intensiven Filtervorgangs vor dem Einspeisen, benötigt ein Data Warehouse weniger Speicherplatz als ein Data Lake.